Le laboratoire du futur sera peut-être là avant que nous le sachions

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Sous l'impulsion de COVID-19, l'élan en faveur de la technologie numérique dans la recherche en laboratoire s'intensifie et apporte une boîte à outils numérique de plus en plus large et puissante qui comprend l'IA, la robotique et les capteurs IoT.

Boston, MA, 4 novembre 2021 - L'élan pour les technologies numériques dans la recherche en laboratoire s'accroît et a été encore accéléré par la pandémie de COVID-19, amenant les équipes à adopter rapidement des outils numériques et à repenser leurs processus actuels, selon les nouvelles données de Lux Research, un fournisseur de premier plan de services de conseil en matière de recherche et d'innovation basés sur la technologie.

Alors que l'innovation et la R&D se composent de nombreuses activités, le nouveau rapport de Lux, "The Lab of the Future", se penche plus particulièrement sur la recherche en laboratoire et jette un regard neuf sur les principaux développements numériques. Ces solutions numériques arrivent à un moment où les industries qui font un usage intensif de la recherche en laboratoire, comme les produits chimiques et pharmaceutiques, continuent à faire face à une baisse de productivité en plus de nouveaux défis tels que l'augmentation des coûts, les facteurs environnementaux, les longs cycles de développement et la surcharge d'informations.

Les visions du laboratoire du futur ont évolué au cours des dernières décennies, et si les instruments et processus individuels ont bénéficié d'outils numériques tels que l'automatisation et l'analyse, la recherche en laboratoire a beaucoup moins changé que beaucoup ne l'auraient prédit. Toutefois, grâce à une boîte à outils numériques de plus en plus large et puissante, comprenant des outils tels que l'intelligence artificielle (IA), la robotique et les capteurs de l'internet des objets (IdO), le laboratoire du futur - un laboratoire nettement plus automatisé, plus efficace et plus performant - pourrait être plus proche de la réalité. Après une première vague d'engouement et d'activité à la fin des années 1990, l'intérêt de l'innovation pour l'application d'outils numériques au laboratoire s'est stabilisé pendant près d'une décennie. Cependant, depuis 2013, on observe une croissance régulière de l'intérêt pour l'innovation, ce qui montre que l'espace est peut-être dans une phase où il pourrait avoir un impact significatif.

S'il existe de nombreux cas d'utilisation du numérique et de nombreuses technologies disponibles pour améliorer la recherche en laboratoire, ils se répartissent en trois grandes catégories :

  • Modélisation et informatique - Utilisation d'outils de modélisation et d'informatique tels que l'apprentissage automatique pour accélérer le processus de développement et de découverte.
    • Exemple : Utilisation de l'apprentissage automatique pour modéliser et prédire les propriétés des polymères afin de réduire le temps de conception des polymères.
  • Gestion des connaissances - Collecte, analyse et diffusion systématiques des connaissances au sein d'un organisme de R&D.
    • Exemple : Utilisation du traitement du langage naturel pour passer au crible la littérature publiée afin d'identifier des voies de réaction efficaces.
  • Automatisation des laboratoires - Automatisation de l'expérimentation physique grâce à la robotique, ainsi que de la collecte de données et de la gestion des laboratoires grâce à l'IdO et aux capteurs connectés.
    • Exemple : Utilisation de la robotique pour permettre des essais et des criblages de matériaux à haut débit.

"Bien que chaque catégorie ait ses propres caractéristiques, il existe des chevauchements et des synergies entre les catégories", explique Cole McCollum, analyste chez Lux Research et auteur principal du rapport. "Par exemple, l'automatisation des laboratoires peut être utilisée pour collecter des données expérimentales, qui peuvent ensuite être introduites dans des systèmes informatiques pour finalement générer des connaissances."

Dans les trois segments, il existe des technologies que les entreprises devraient adopter dès aujourd'hui, telles que l'informatique des matériaux pour l'optimisation des propriétés, les carnets de laboratoire électroniques et les outils d'extraction de données automatisés. Dans le rapport, Lux présente également de nombreuses technologies plus précoces que les entreprises devraient surveiller ou explorer activement, telles que l'informatique quantique, l'IA vocale et l'automatisation en boucle fermée, qui joueront un rôle important d'ici 5 à 10 ans, ainsi que les technologies situées entre ces deux extrêmes. Dans l'ensemble, les entreprises devraient personnaliser cette feuille de route pour tracer la voie de leur laboratoire du futur, car le numérique optimisera chaque partie du processus de développement des produits et finira par devenir un avantage concurrentiel clé.

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